Как использовать параллельную обработку в Global Optimization Toolbox

Многоядерные процессоры

Если у вас есть многоядерный процессор, вы можете видеть, что ускорение использует параллельную обработку. Можно установить параллельный пул нескольких рабочих с лицензией Parallel Computing Toolbox™. Для описания программного обеспечения Parallel Computing Toolbox смотрите Начало работы с Parallel Computing Toolbox (Parallel Computing Toolbox).

Предположим, что вы имеете двухъядерный процессор и хотите использовать параллельные вычисления:

Войти
```
parpool
```
в командной строке. MATLAB^® запускает пул рабочих, использующих многоядерный процессор. Если вы ранее установили кластерный профиль не по умолчанию, можно осуществить многожильное (локальное) вычисление:
```
parpool('local')
```
Примечание
В зависимости от ваших настроек MATLAB может запустить параллельный пул автоматически. Чтобы активировать эту опцию, проверяйте Automatically create a parallel pool в Home > Parallel > Parallel Preferences.

Установите свой решатель использовать параллельную обработку.

Решатель	Настройки командной строки	Настройки приложения оптимизации
`ga`	`options = optimoptions('ga','UseParallel', true, 'UseVectorized', false);`	Options > User function evaluation > Evaluate fitness and constraint functions > in parallel
`gamultiobj`	`options = optimoptions('gamultiobj','UseParallel', true, 'UseVectorized', false);`	Options > User function evaluation > Evaluate fitness and constraint functions > in parallel
`MultiStart`	`ms = MultiStart('UseParallel', true);` или `ms.UseParallel = true`
`paretosearch`	`options = optimoptions('paretosearch','UseParallel',true);`
`particleswarm`	`options = optimoptions('particleswarm', 'UseParallel', true, 'UseVectorized', false);`
`patternsearch`	`options = optimoptions('patternsearch','UseParallel', true, 'UseCompletePoll', true, 'UseVectorized', false);`	Options > User function evaluation > Evaluate objective and constraint functions > in parallel Options > Complete poll > on
`surrogateopt`	`options = optimoptions('surrogateopt','UseParallel',true);`

Начало в R2019a, когда вы устанавливаете 'UseParallel' опция к true, patternsearch внутренне заменяет 'UseCompletePoll' установка на true таким образом, это опрашивает параллельно.

Когда вы запускаете применимый решатель с options, применимые решатели автоматически используют параллельные вычисления.

Чтобы остановить вычислительную оптимизацию параллельно, установите UseParallel к false, или набор приложение Оптимизации, чтобы не вычислить параллельно. Чтобы остановить весь параллельный расчет, войти

delete(gcp)

Сеть процессора

Если у вас есть несколько процессоров в сети, используйте функции Parallel Computing Toolbox и программное обеспечение MATLAB Parallel Server™, чтобы установить параллельный расчет. Вот шаги, чтобы взять:

Убедитесь, что ваша система сконфигурирована правильно для параллельных вычислений. Согласуйте со своим системным администратором или обратитесь к документации Parallel Computing Toolbox.
Выполнять основную проверку:
1. В командной строке войти
  parpool(prof)
  где prof ваш кластерный профиль.
2. Рабочие должны смочь получить доступ к вашему файлу целевой функции и, если применимо, вашему нелинейному ограничительному файлу функции. Существует два способа гарантировать доступ:
  1. Распределите файлы рабочим, использующим parpool AttachedFiles аргумент. Например, если objfun.m ваш файл целевой функции и constrfun.m ваш нелинейный ограничительный файл функции, войти
    parpool('AttachedFiles',{'objfun.m','constrfun.m'});
    Рабочие получают доступ к своим собственным копиям файлов.
  2. Дайте путь к сетевому файлу к своим файлам. Если network_file_path сетевой путь к вашей цели или ограничительным файлам функции, войти
    pctRunOnAll('addpath network_file_path')
    Рабочие получают доступ к файлам функции по сети.
3. Проверяйте, является ли файл на пути каждого рабочего путем ввода
  pctRunOnAll('which filename')
  Если у какого-либо рабочего нет пути к файлу, сообщает это
  filename not found.

Установите свой решатель использовать параллельную обработку.

Решатель	Настройки командной строки	Настройки приложения оптимизации
`ga`	`options = optimoptions('ga','UseParallel', true, 'UseVectorized', false);`	Options > User function evaluation > Evaluate fitness and constraint functions > in parallel
`gamultiobj`	`options = optimoptions('gamultiobj','UseParallel', true, 'UseVectorized', false);`	Options > User function evaluation > Evaluate fitness and constraint functions > in parallel
`MultiStart`	`ms = MultiStart('UseParallel', true);` или `ms.UseParallel = true`
`paretosearch`	`options = optimoptions('paretosearch','UseParallel',true);`
`particleswarm`	`options = optimoptions('particleswarm', 'UseParallel', true, 'UseVectorized', false);`
`patternsearch`	`options = optimoptions('patternsearch','UseParallel', true, 'UseCompletePoll', true, 'UseVectorized', false);`	Options > User function evaluation > Evaluate objective and constraint functions > in parallel Options > Complete poll > on
`surrogateopt`	`options = optimoptions('surrogateopt','UseParallel',true);`

После того, как вы устанавливаете свою среду параллельных вычислений, применимые решатели автоматически используют параллельные вычисления каждый раз, когда вы вызываете их с options.

delete(gcp)

Параллельные поисковые функции или гибридные функции

Иметь patternsearch ищите функциональный запуск параллельно или гибридную функцию для ga или simulannealbnd запуститесь параллельно, сделайте следующее.

Настройте параллельную обработку как описано в Сети Процессора или Многоядерных процессорах.
Убедитесь, что вашей поисковой функциональной или гибридной функции обрисовали в общих чертах условия в этих разделах:

Функция Поиска patternsearch
Найдите что-либо подобное гибридным функциям

Функция Поиска patternsearch

patternsearch использует параллельную поисковую функцию при следующих условиях:

UseCompleteSearch true.
Методом поиска не является @searchneldermead или custom.
Если методом поиска является patternsearch опросите метод или латинский поиск гиперкуба, UseParallel true. Установите в командной строке с optimoptions:
```
options = optimoptions('patternsearch','UseParallel',true,...
    'UseCompleteSearch',true,'SearchFcn',@GPSPositiveBasis2N);
```
Или можно использовать приложение Оптимизации.
Если методом поиска является ga, опция метода поиска имеет UseParallel установите на true. Установите в командной строке с optimoptions:
```
iterlim = 1; % iteration limit, specifies # ga runs
gaopt = optimoptions('ga','UseParallel',true);
options = optimoptions('patternsearch','SearchFcn',...
    {@searchga,iterlim,gaopt});
```

В приложении Оптимизации сначала создайте gaopt как выше, и затем используют эти настройки:

Для получения дополнительной информации о поисковых функциях, смотрите Используя Метод поиска.

Найдите что-либо подобное гибридным функциям

ga, particleswarm, и simulannealbnd могли выполняться после других решателей или вкрапленный их итерациями. Эти другие решатели вызваны гибридные функции. Для получения информации об использовании гибридной функции с gamultiobj, смотрите Параллельные вычисления с gamultiobj. Оба patternsearch и fmincon могут быть гибридные функции. Можно установить опции так, чтобы patternsearch запуски параллельно или fmincon оценочные градиенты параллельно.

Установите опции для гибридной функции как описано в Гибридных Функциональных Опциях для ga, Гибридная функция для particleswarm, или гибридные функциональные опции для simulannealbnd. Подводить итог:

Если вашей гибридной функцией является patternsearch
1. Создайте patternsearch опции:
  hybridopts = optimoptions('patternsearch','UseParallel',true,... 'UseCompletePoll',true);
2. Установите ga или simulannealbnd опции, чтобы использовать patternsearch как гибридная функция:
  options = optimoptions('ga','UseParallel',true); % for ga options = optimoptions('ga',options,... 'HybridFcn',{@patternsearch,hybridopts}); % or, for simulannealbnd: options = optimoptions(@simulannealbnd,'HybridFcn',{@patternsearch,hybridopts});
  Или используйте приложение Оптимизации.
Для получения дополнительной информации о параллельном patternsearch, смотрите Поиск Шаблона.
Если вашей гибридной функцией является fmincon:
1. Создайте fmincon опции:
  hybridopts = optimoptions(@fmincon,'UseParallel',true,... 'Algorithm','interior-point'); % You can use any Algorithm except trust-region-reflective
2. Установите ga или simulannealbnd опции, чтобы использовать fmincon как гибридная функция:
  options = optimoptions('ga','UseParallel',true); options = optimoptions('ga',options,'HybridFcn',{@fmincon,hybridopts}); % or, for simulannealbnd: options = optimoptions(@simulannealbnd,'HybridFcn',{@fmincon,hybridopts});
  Или используйте приложение Оптимизации.
Для получения дополнительной информации о параллельном fmincon, смотрите Параллельные вычисления (Optimization Toolbox).

Тестирование параллельной оптимизации

Чтобы протестировать видят, запускается ли проблема правильно параллельно,

Попробуйте свою проблему ни с чем не сравнимый расчет, чтобы гарантировать, что это запускается правильно последовательно. Убедитесь, что это успешно (дает правильные результаты) прежде, чем идти в следующий тест.
Установите UseParallel к true, и гарантируйте, что нет никакого параллельного пула с помощью delete(gcp). Снимите флажок с Automatically create a parallel pool в Home > Parallel > Parallel Preferences, таким образом, MATLAB не создает параллельный пул. Ваша проблема запускает parfor последовательно, с итерациями цикла в обратном порядке от for цикл. Убедитесь, что это успешно (дает правильные результаты) прежде, чем идти в следующий тест.
Установите UseParallel к true, и создайте параллельный пул с помощью parpool. Если у вас не будет многоядерного процессора или настроенной сети, вы не будете видеть ускорения. Это тестирование должно просто проверить правильность расчетов.

Не забудьте вызывать свой решатель с помощью аргумента опций, чтобы протестировать или использовать параллельную функциональность.

Документация